可以在没有Web UI的情况下运行Loccust....为测试设置时间限制 如果要指定测试的运行时间，可以使用 --run-time 或者 -t: $ locust -f --no-web -c 1000 -r 100 --run-time 1h30m 一旦时间到...$ locust -f --no-web -c 1000 -r 100 --run-time 1h30m --stop-timeout 99 非Web UI的情况下分布式运行Locust 在非UI情况下想分布式运行...Locust，应该在启动主节点时指定--expect-slaves选项，指定希望连接的从节点的数量。...然后，将一直等到连接了诸多从节点之后才开始测试。
在本章中，我们将讨论以下内容： 现代 TensorFlow 生态系统 安装 TensorFlow 急切操作 提供有用的 TensorFlow 操作 现代 TensorFlow 生态系统 让我们讨论急切执行...可用于构成计算图一部分的张量的所有操作也可用于急切执行变量。 在这个页面上有这些操作的完整列表。 将张量转换为另一个（张量）数据类型 一种类型的 TensorFlow 变量可以强制转换为另一种类型。...还显示了非默认数据类型的使用： tf.random.set_seed(11) ran1 = tf.random.uniform(shape = (2,2), maxval=10, dtype = tf.int32...默认情况下，该实现具有 TensorFlow 特定的增强功能，包括对急切执行的支持。...启用急切执行时，有四种自动计算梯度的方法（它们也适用于图模式）： tf.GradientTape：上下文记录了计算，因此您可以调用tf.gradient()来获取记录时针对任何可训练变量计算的任何张量的梯度
我们以BUCK电路为例，如图1是一个典型的BUCK电路，当电路工作在电感电流不连续（DCM）状态时，假设电路中的元件都是理想的：忽略电感和电容的寄生参数，忽略MOS管和肖特基二极管的管压降，负载电容足够大使输出电压保持稳定不变...按照上述分析，周而复始，我们得到的UD的理想电压波形应该如图2所示。...图2 UD电压与电感电流理想波形 然而示波器测出来的UD点的实际电压波形如图3所示，在电感电流不连续的这段时间里，UD点电压出现了衰减振荡波形，其实这是电流不连续工作状态下完全正常的现象。...图3 UD电压与电感电流实测波形 图2所示波形是我们将电路元件参数完全理想化得出来的，当我们考虑到MOS管DS间的分布电容C_DS以及电感的寄生电容CL后，我们再来分析tc~td这段电感电流不连续的过程...因为阻尼振荡的存在，必然会存在损耗，降低开关电源效率，但是因为CL与C_DS比较小，存贮的能量也很小，因此此处造成的损耗相对来说是比较小的。 END 本期知识分享就讲解到这，欢迎评论区留言。
本文主要介绍 DevOps 模式下性能测试的实践经验。...测试数据方面，根据数据独立性原则，需要导入与功能测试相互独立的测试数据，数据来源可以是脱敏后的生产数据或测试人员通过批量制造的非敏感数据。 以下是云下、云上环境的对比： ?...二、性能测试策略 性能需求分析方面，①由于微服务是实现DevOps的重要架构，本次实践主要针对微服务模式，通过分析系统架构，明确调用链条、调用关系，找出容易发生故障的点位。...在微服务模式下，需要更加关注异常测试，例如，当一个应用服务器的某个pod失去连接后，其上的流量是否能发送到另外一个pod上，重新启动pod,流量是否均匀分配到服务器上。...本文主要介绍了DevOps模式下性能测试的实践经验，然而在项目实施过程中，如何解决相对较长的性能测试周期与快速迭代之间的矛盾，需要测试人员持续探索和关注。
如下图所示 lsblk查看发现根分区为非LVM类型，空间大小不是很大，由于业务数据增长，需要进行扩容 然后/home分区基本上不怎么使用，这时需要对根分区进行扩容 基本思路是： 1、/home目录下的数据先备份到根分区下某个目录下...2、/home目录对应的sda3分区与/根分区对应的sda2，合并成一个大分区 操作步骤如下 1、备份一下/home目录下的数据到/opt目录下，然后umount /home (umount /home...提示设备忙，说明是/home目录下有服务或者程序在跑的情况，使用lsof 以及fuser命令查看，并停掉相关进程） 2、fdisk /dev/sda进行重新分区操作 1)先删掉分区3和分区2 2)再创建分区...保存分区操作，请务必谨慎操作 3、删掉/etc/fstab中/home分区这一行并重启服务器 4、重启后lsblk查看sda2分区大小已经扩到99G，df -PTh查看,可以看到根分区Size还是之前的大小...45G 5、这时需要进行文件系统的扩容 因为是ext4格式，执行 resize2fs -p /dev/sda2 等待扩容进度完成，df -PTh可以看到根分区目前大小已经变为98G，扩容成功 （
这就是逆向模式自动微分的优势所在：它可以在通过图进行两次传递中计算出所有偏导数。让我们看看如何做到的。 逆向模式自动微分 逆向模式自动微分是 TensorFlow 实现的解决方案。...如果不这样做，尽管您的代码在急切模式下可以正常工作，但在图模式下会出错（这些模式在第十二章中讨论）。 默认情况下，TensorArray具有在创建时设置的固定大小。...符号张量使得可以预先指定如何连接操作，并且还允许 TensorFlow 递归推断所有张量的数据类型和形状，鉴于它们的输入的数据类型和形状。...这是因为 print() 函数不是一个 TensorFlow 操作，所以它只会在 Python 函数被跟踪时运行，这发生在图模式下，参数被替换为符号张量（相同类型和形状，但没有值）。...但是，在某些情况下，您可能希望停用此自动转换——例如，如果您的自定义代码无法转换为 TF 函数，或者如果您只想调试代码（在急切模式下更容易）。
# tf.Tensor([[4.]], shape=(1, 1), dtype=float32) 启用Eager执行后，这3行提供相同的效果。没有会话，没有占位符和matmul操作立即提供值。...它很容易被遗漏，但循环的每次迭代都会向图的内存中表示添加操作 在这种特殊情况下，还有一个事实是每次调用session.run都在执行random_uniform操作，因此这里的代码片段不会打印张量的一致快照...在启用了急切执行的情况下，没有图形概念或操作的重复执行，因此最明显的处理方式非常有效。...tfe.gradients_function的功能是对函数的输入参数求导， 但在实际使用中，我们希望对TensorFlow中的变量（Variable）求导， 因为变量中保存的是模型的参数，这才是我们真正要优化...张量的.numpy（）方法检索支持它的NumPy数组。在未来的eager版本中，你不需要调用.numpy（）而且会在大多数情况下，能够在NumPy数组所在的地方传递张量。
以下简单测试Redis集群读写时候的节点相应情况，节点集群关系如下，三个主节点组成集群，分别对应三个从节点 往集群中写入10W条“字符串类型”的测试数据 #!...Redis集群中，默认情况下，查询是根据key值的slot信息找到其对应的主节点，然后进行查询，而不会在从节点上发起查询 使用readonly命令打开客户端连接只读状态，则从节点可以接受读请求（当然在...通过以readonly_mode=True的方式连接至集群，重复一下测试，发现从节点依然没有处理读请求 #!...状态，依旧重定向到了master节点，不知道是否与单机多实例有关 如果每个实例独立部署在一台机器上，readonly_mode=True的访问模式，slave节点就可以处理读请求？...ps:测试环境是在腾讯云服务器EC2上安装的Redis，如果要在本地访问，需要bind的IP为内网的IP，然后本地用公网IP访问，而不是直接bind公网IP，为此折腾了一阵子。
总结了一下，在归档和非归档的场景下，ora-01145这个错误可能有如下三种情况： 1.off line tablespace --在非归档模式下尝试ofline 数据文件 SQL> alter tablespace...* ERROR at line 1: ORA-01145: offline immediate disallowed unless media recovery enabled 以上操作需要在归档模式下才可以...--在非归档模式下可以采用如下 SQL> alter tablespace tools offline; Tablespace altered. 2.offline datafile SQL> alter...--而在非归档模式下，需要先把表空间给offline掉，然后才能offline数据文件，可以参见如下的实例。...3.offline drop 误删数据文件后，这个需要 alter database datafile xxxxx offline drop; --关于测试环境 库为10g 10.2.0.1.0 非归档模式
在某些情况下，它可以比自动化测试更加有生产力。它是一种经过深思熟虑的测试方式，没有测试脚本，可以使你的测试超出各种明显已经测试过的场景。...这是一种强调个人自由与责任的测试方法，让独立测试人员可以借用不断的学习来改善测试的规划与测试的执行，而在测试的过程中也会同时改善测试案例达到相辅相成的效果。 ?...一般在时间相对较紧张，且测试对象说明不完善，即我们常说的「敏捷开发模式」的情况下，探索式测试可以起到突出的效果（但并不是说探索式测试是敏捷模式下特有的软件测试方法）。...因此，必须在极大的时间压力下进行测试，不仅如此还需要减少资源和预算。 由于探索式测试不需要预先进行费时费力的计划，因此团队通常会在开发完成后立即开始测试新功能。...探索式测试的类型 探索式软件测试一共分为以下 4 种： 自由式探索式测试 基于场景的探索式测试 基于策略的探索式测试 基于反馈的探索式测试 如何进行探索式测试 ?
在某些情况下，改变RoPE theta可以提高缩放模型的性能。 --enforce-eager 总是使用PyTorch的急切模式。...如果为False，将使用急切模式和CUDA图的混合以获得最大的性能和灵活性。...当序列的上下文长度大于此长度时，我们将回退到急切模式。（已弃用。...当序列的上下文长度大于此长度时，我们将回退到急切模式。 --disable-custom-all-reduce 参见ParallelConfig。...--lora-dtype {auto,float16,bfloat16,float32} LoRA的数据类型。
转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhagn.cn] 如果本文帮助到了你，欢迎[点赞、收藏、关注]哦~ 目录类型概括代码中查看范围默认数据类型 对数据类型有个大致的了解还是很必要的...由于它的指数位数与 float32 相同，因此在范围很重要的情况下非常有用。3：量化后的 4 位整数存储为 8 位带符号整数。目前只有 EmbeddingBag 运算符支持。...4(1,2,3)：除 uint8 之外的无符号类型目前计划只在急切模式下提供有限的支持（它们的存在主要是为了协助使用 torch.compile）；如果您需要急切支持且不需要额外的范围，我们建议您使用它们的有符号变体...)print("float16的最大值:", float16_info.max)默认数据类型 当创建一个 torch.tensor 而不指定数据类型（dtype）时，默认的数据类型会跟你给的张量来确定...这意味着，如果你直接创建一个浮点数张量而不指定 dtype，它会自动成为 float32 类型。
在不使用急切执行的情况下编写TensorFlow代码需要你进行一些元编程，即编写一个创建图的程序，然后稍后执行这个图。这个过程可能使人感到混乱，特别是对于新开发人员并不友好。...在需要将整个训练循环传递给加速器而不是通过CPU控制器管理训练的情况下，这可能非常有用。 AutoGraph开辟了构建和训练模型的新思路。...我们期待根据开发者社区的建议为AutoGraph添加更多功能，所以请提出建议问题！ 图性能与急切执行的对比 急切的执行非常有用，但图通常要快得多。...虽然基准测试很复杂（并且取决于应用程序和硬件配置），但在这个简单的示例中，我们看到，从急切执行转换到大量使用if和whileAutoGraph代码时有显著的加速。...这需要你使用TensorFlow图操作，如tf.cond()。未来，AutoGraph将与defun无缝集成，使在简单的急切执行的Python中编写图代码。
非监督学习 非监督学习的特点:只有特征值没有目标值。 当没有目标值时，只能把相似的特征归为一个类别。 这种分析方法叫做聚类。...测试是否安装成功： import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')...张量(tensor):和numpy中的数组是一样的东西。是Tensorflow中基本的数据格式。 打印出一个tensor会有三部分:名字,形状,数据类型。 名字是op类型。形状也就是shape。...张量的阶： 在numpy中叫做维度，在Tensorflow中叫做阶。 张量的数据类型： ?...=(2, 6), dtype=float32) '''
但是我们知道大部分UI框架(比如SWT)都要区分UI线程和非UI线程，如果Observable对象在非UI线程执行notifyObservers操作，而Observer的update方法又涉及UI对象的操作时就会抛出异常...(参见 《SWT的UI线程和非UI线程》) 如果Observer的代码不用关心自己是不是在UI线程，就可以降低Observer代码的复杂度，所以为解决这个问题，我对Observable做了进一步封装。...{@link Observable}的易用性封装 * 实现{@link Observer}类型的侦听器在SWT下UI线程/非UI线程的透明化调用 * @author guyadong *...*/ public class SWTObservable extends Observable { /** * {@link Observer}在SWT环境下的重新封装...notifyObservers(Object arg) { setChanged(); super.notifyObservers(arg); } } 参考资料: 《设计模式之观察者模式
PrettyTensor提供了具有类似张量行为的东西，有一种可链接的语法，你可以快速构建特定类型的模型。...测试对验证功能和临时观测运行情况非常有用。当你在TensorFlow中发现一些与你预期不符的东西，或者你在学习某个方法或某些参数的怪癖行为时，在Github上搜索测试，看看测试是如何做的！...通常情况下测试比文档更具说明性。由于谷歌将此项目开源，你可以在Github上搜索相关的测试看看作者是如何使用的。...我们完全能够理解TensorFlow团队首要专注于功能和特性，其次是文档…我们可能也会这么做！良好的文档是一种投资，我见到过最好的文档是出自非作者之手，因为那至少能够保证没接触过的人能够理解。...如果TensorFlow社区编写文档与开发新特性同样急切，那会是件非常棒的事情！ 我们仍然在等待跟踪监测工具，脑电图。 (⊙_☉) 哈哈。 丑 异构资源利用增加了复杂性。
TensorFlow 2 在以下情况下的监督机器学习问题中的使用：线性回归，逻辑回归和 K 最近邻（KNN） 。...此外，如果模型已经在许多树图像及其类型标签上进行了训练，则可以学习根据树图像来预测树的类型可能是有益的。...首先，我们导入所需的模块（回想一下，急切执行是默认的）： import tensorflow as tf import numpy as np 接下来，我们初始化重要的常量，如下所示： n_examples...首先，我们导入建立初始模型和对其进行训练所需的模块，并启用急切的执行： import numpy as np import tensorflow as tf import keras from tensorflow.python.keras.datasets...五、TensorFlow 2 和无监督学习 在本章中，我们将研究使用 TensorFlow 2 进行无监督学习。无监督学习的目的是在数据中发现以前未标记数据点的模式或关系； 因此，我们只有特征。
本教程的结构同很多 TensorFlow 程序相似： 数据集的导入 选择模型类型 对模型进行训练 评估模型效果 使用训练过的模型进行预测 环境的搭建 配置导入 导入 TensorFlow 以及其他需要的...默认情况下，TensorFlow 用 eager execution 来实时评估操作。 ...如果您将足够多的代表性样本馈送到正确类型的机器学习模型中，该程序便会为您找出相应的关系。 选择模型 我们需要选择要进行训练的模型类型。模型具有许多类型，挑选合适的类型需要一定的经验。...使用模型 我们快速了解一下此模型如何处理一批特征： float32, numpy=array([[-0.40338838,...准确率为 80% 的鸢尾花分类器 建立测试数据集 评估模型与训练模型相似。最大的区别在于，样本来自一个单独的测试集，而不是训练集。
在TensorFlow中，可以使用占位符输入象征性地执行张量的此类功能，也可以使用实际的张量值急切地执行这些功能。...RLlib中香草策略梯度损失函数的可视化。 看一下如何使用构建器模式来具体实现前面的损失示例。...在两种情况下，一次调用一次model_fn来创建Model类。但是，涉及张量运算的函数要么在图模式下调用一次以构建符号计算图，要么在实际张量下以急切模式多次调用。...在急切模式下，这涉及到调用action_fn（动作采样器的DQN示例），该函数创建一个相关的动作分配/动作采样器，然后从中进行采样。 ? 训练：前进和后退，以学习一系列经验。...模型状态：这些是我们试图通过RL损失学习的策略参数。对于图形和急切模式，必须以相同的方式访问和优化这些变量。幸运的是，Keras模型可以在任何一种模式下使用。
2、Eager模式下的基本运算 1）基本运算 2）当做python运算的时候，tensor自动的变成一个python对象去参与运算 3）有关于变量的相关操作 3、如何自动求解微分 1）对于变量情况：...确实, 这种静态图的执行模式优点很多,但是在debug时确实非常不方便(类似于对编译好的C语言程序调用,此时是我们无法对其进行内部的调试), 因此有了Eager Execution, 这在TensorFlow...图运算模式：把一系列的操作搭建好，然后再进行操作，某一步出现错误的话，很难排查，不利于自定义的动作 eager模式：做一步，就能看到结果，交互模式（命令行模式），增加了网络调试的灵活程度，在TensorFlow2...tensor 返回：float32, numpy=6.0> 总结：可以看到在eager执行下，每个操作后的返回值是tf.Tensor，其包含具体值...，不再像Graph模式下那样只是一个计算图节点的符号句柄。
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